maptolong用法
时间: 2023-11-25 11:08:47 浏览: 24
`maptolong` 是一个 TensorFlow 函数,用于将一个整数类型的张量映射为另一种整数类型的张量。通常用于将标签从字符串或其他类型转换为整数。
下面是一个示例:
```python
import tensorflow as tf
# 创建一个字符串类型的张量
labels = tf.constant(['cat', 'dog', 'bird'])
# 创建一个字典,将字符串映射为整数
table = tf.lookup.StaticHashTable(
initializer=tf.lookup.KeyValueTensorInitializer(
keys=tf.constant(['cat', 'dog', 'bird']),
values=tf.constant([0, 1, 2])
),
default_value=tf.constant(-1),
name="label_table"
)
# 使用 maptolong 将字符串类型的张量映射为整数类型的张量
label_ids = table.lookup(labels)
```
在上面的代码中,我们首先创建一个字符串类型的张量 `labels`,然后创建一个字典 `table`,将字符串 'cat'、'dog' 和 'bird' 映射为整数 0、1 和 2。最后,我们使用 `maptolong` 函数将字符串类型的张量 `labels` 映射为整数类型的张量 `label_ids`。
注意,在使用 `maptolong` 函数之前,我们需要先创建一个字典。在本例中,我们使用 `tf.lookup.StaticHashTable` 创建了一个静态的哈希表,将字符串映射为整数。如果你的标签数量较少,也可以使用 `tf.lookup.StaticVocabularyTable` 创建一个静态的词汇表。如果标签数量很大,可以使用 `tf.lookup.experimental.DenseHashTable` 创建一个密集哈希表。